我有一个数字向量:

numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435,
         453,435,324,34,456,56,567,65,34,435)

我如何让R计算x值在向量中出现的次数?


当前回答

您可以在下面一行中将数字更改为您希望的任何数字

length(which(numbers == 4))

其他回答

也有计数(数字)从plyr包。在我看来,比餐桌方便多了。

我可能会这样做

length(which(numbers==x))

但实际上,更好的方法是

table(numbers)

另外一个我觉得方便的方法是:

numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435,453,435,324,34,456,56,567,65,34,435)
(s<-summary (as.factor(numbers)))

这将数据集转换为因子,然后summary()为我们提供控制总数(唯一值的计数)。

输出是:

4   5  23  34  43  54  56  65  67 324 435 453 456 567 657 
2   1   2   2   1   1   2   1   2   1   3   1   1   1   1 

如果愿意,可以将其存储为数据帧。

as.data.frame(cbind(Number = names(s),Freq = s), stringsAsFactors=F, row.names = 1:length(s))

这里row.names用于重命名行名。 在不使用row.names的情况下,s中的列名被用作new dataframe中的行名

输出是:

     Number Freq
1       4    2
2       5    1
3      23    2
4      34    2
5      43    1
6      54    1
7      56    2
8      65    1
9      67    2
10    324    1
11    435    3
12    453    1
13    456    1
14    567    1
15    657    1

使用表,但不与名称比较:

numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435)
x <- 67
numbertable <- table(numbers)
numbertable[as.character(x)]
#67 
# 2 

当您多次使用不同元素的计数时,Table非常有用。如果你只需要一个计数,使用sum(numbers == x)

这是一维原子向量的快速解。它依赖于match(),所以它与NA兼容:

x <- c("a", NA, "a", "c", "a", "b", NA, "c")

fn <- function(x) {
  u <- unique.default(x)
  out <- list(x = u, freq = .Internal(tabulate(match(x, u), length(u))))
  class(out) <- "data.frame"
  attr(out, "row.names") <- seq_along(u)
  out
}

fn(x)

#>      x freq
#> 1    a    3
#> 2 <NA>    2
#> 3    c    2
#> 4    b    1

您还可以调整算法,使其不运行unique()。

fn2 <- function(x) {
  y <- match(x, x)
  out <- list(x = x, freq = .Internal(tabulate(y, length(x)))[y])
  class(out) <- "data.frame"
  attr(out, "row.names") <- seq_along(x)
  out
}

fn2(x)

#>      x freq
#> 1    a    3
#> 2 <NA>    2
#> 3    a    3
#> 4    c    2
#> 5    a    3
#> 6    b    1
#> 7 <NA>    2
#> 8    c    2

在需要该输出的情况下,您甚至可能不需要它来重新返回原始向量,而第二列可能就是您所需要的全部。你可以用pipe在一行中得到:

match(x, x) %>% `[`(tabulate(.), .)

#> [1] 3 2 3 2 3 1 2 2